En general, el artículo se centrará en cómo, guiado por los gustos y talentos de los usuarios de la plataforma golos.io/steemit.com, obtener información sobre lo que le gustará al público. La base de la calificación propuesta es la idea de una especie de delegación de "gustos".

¿Quién quiere más detalles sobre la plataforma de voz? Mire aquí o, si en tres palabras, aquí . Steam y Voice son hermanos, hay matices, pero no son importantes para nosotros.

Pero para leer y comprender este artículo, será suficiente saber que golos.io/steemit.com es una plataforma de blogs (basada en las cadenas de bloques GOLOS / STEEM, es decir, con el pago en criptomoneda, pero esto no es tan importante) y que ellos (o más bien, en las cadenas de bloques GOLOS / STEEM, pero esto tampoco es tan importante) para "algunas" acciones del usuario (por ejemplo, para publicar un artículo de autor, pero es un poco más complicado) acumulamos una reputación, que tomamos como base.

Es decir La esencia es que hay algunos activistas de la plataforma, y ​​su reputación general puede considerarse un indicador de calidad de su actividad y éxito .

Ahora a la esencia de la idea de muestreo de artículos (es decir, calificación)

Entonces, tenemos usuarios de blogger que publican artículos usando etiquetas específicas. Hoy, la actividad diaria del usuario trae al menos 1,000 artículos a cada plataforma, y ​​nadie quiere leer todo en una fila, ni quiere perderse algo interesante.

Es decir es imposible cubrir físicamente tal volumen (para mí personalmente, seguro, pero tal vez haya "maníacos de la información", ¿quién sabe?).

Pero, si lo piensa, con el enfoque correcto, no necesitamos esto.

El tren de pensamiento es el siguiente: si el usuario publica algún material con una etiqueta, por ejemplo, "motor", y gana me gusta de los activistas locales, su reputación para la etiqueta "motor" + la reputación general del usuario crece. Es decir Si a muchas personas les gusta el artículo, su reputación en esta etiqueta crecerá significativamente. Si el artículo es "regular" en la opinión de los usuarios (= le gustará a un pequeño número de personas), entonces la reputación, aunque crecerá, será insignificante. Y si no te gusta, entonces la reputación del autor puede incluso llegar a un "menos".

Es decir en general, con el nivel adecuado de reputación, un especialista "nacional" se obtiene precisamente por la etiqueta (leer - tema) "motor".

A su vez, el especialista de "personas" también lee los artículos de alguien, premiando a algunos con sus gustos. Al dar su "voz" (= me gusta) a un artículo sobre el tema "motor", en el que actúa como una especie de experto reconocido, el especialista de "personas" nos indica que ella es interesante, en su opinión. Supongamos que no tenemos uno de esos especialistas "populares" en la etiqueta "motor", pero con una docena o más, resulta que según su gusto, podemos crear una lista de contenido recomendado para otros usuarios.

Esta es la idea principal y toda la "sal" de la calificación.

Entonces, brevemente de nuevo.

• cada usuario tiene una reputación compartida
• para cada usuario la reputación se calcula mediante etiquetas
• para artículos se calcula la calificación por etiquetas
  
  Es decir reputación general del usuario → reputación por etiqueta → calificación del artículo por etiqueta

Ejemplo

• Petya publicó un artículo con la etiqueta "comida", le gustaba a Vanya con una reputación de X. Entonces, Petya ahora tiene una reputación X por la etiqueta "comida", y el valor de X será considerado como un indicador de su habilidad. Al mismo tiempo, Petya tiene una reputación cero para todas las demás etiquetas (es decir, al igual que en Habré, no hay ningún artículo, no hay voto).
• Después de un tiempo, Lena publica un artículo con la misma etiqueta, "comida", y recibe un "me gusta" de nuestro Petit. Petya tiene una reputación de Y como usuario, e irá a Lena como etiqueta Y para comida , y Petya tiene reputación de etiqueta Y para comida , y esta reputación X irá a Lena por la calificación del artículo para la etiqueta de "comida" . Es decir La calificación del artículo está formada por la reputación de las etiquetas de aquellos usuarios a quienes les gusta este artículo. Por ejemplo, si a alguien que nunca ha sido publicado con la etiqueta "comida" le gusta Lena, su artículo no recibirá ninguna calificación en esta etiqueta.

¿Qué nos da esto?

• La calificación satisfará los gustos de la mayoría, ya que está formada por expertos en plataformas "reconocidos popularmente". El reconocimiento del valor del artículo (= like) por parte de expertos en plataformas ya "reconocidos popularmente" en realidad garantiza una alta probabilidad de éxito para la mayoría de la comunidad (la reputación de las etiquetas será mayor para quienes gustan de la mayoría, y quienes, a su vez, clasificarán los artículos para más - así es como se implementa la retroalimentación en el sistema, en forma de una especie de delegación de gustos. Esta es la base de la idea de calificación ).
• La reputación del usuario siempre está creciendo y siempre se extiende con el creciente número de usuarios. Es decir Es imposible construir una reputación en las etiquetas e influir constantemente en la calificación. Para que esto sea posible, debe publicar artículos que atraigan a la mayor cantidad de personas posible, e incluso para todas las etiquetas. Y con el aumento en el número de personas en el sistema, la contribución de uno será cada vez menor. Es decir en tales condiciones, se vuelve casi imposible manipular la calificación (prácticamente, porque sé acerca de la teoría de la probabilidad, desde el punto de vista de que puedo ser un extraño con probabilidad> 0).
• En vista del párrafo anterior, ¡obtenemos inmunidad no solo por hacer trampa, sino por hacer trampa por bots ! La red de bot se vuelve inútil en este ecosistema. Para escribir artículos que engancharán a las almas humanas, no es necesario ingresar al captcha)
• Se introduce el concepto de cierta "pericia" etiquetada. Las mujeres que publican artículos con la etiqueta "receta" no afectan la reputación de los artículos con la etiqueta "sincrofasotrón" o "colisionador de hadrones". Es decir las personas que constantemente publican "sellos" no arruinarán la vida de los demás, todos tienen "círculos de intereses". )
• La reputación por etiquetas entre los usuarios está creciendo junto con la plataforma, es decir. es una cantidad inconsistente y con una gran audiencia no obtendremos constancia (dinámica en forma de cambio de ídolos).
• En este escenario, no un parámetro cuantitativo sino cualitativo es de mayor importancia. Y esto, a su vez, también va al bien de la plataforma en sí, proporcionando incentivos para "ganar corazones" de un público más amplio .
• Bueno, por supuesto, descartamos el factor automático, ¿por qué lo necesitamos?

Bueno, lo más interesante: ¿qué pasa en la práctica?

Pero en la práctica, tenemos lo siguiente: la calificación de los artículos se publica en la plataforma golos.io todos los días durante muchos meses. Según los comentarios de los usuarios, la idea de la calificación es difícil de aceptar (la explicación no es mi punto fuerte), pero tan pronto como las personas comienzan a entenderlo, ya lo perciben con entusiasmo y como un elemento de la gamificación. Y, por supuesto, la calificación cumple su objetivo principal: recomienda “sabroso” entre los artículos.

Por supuesto, la plataforma no tiene muchos curadores (= a quienes les gusta) por día, y solo en las últimas semanas el número de artículos ha excedido los 1000, lo que no nos permite apreciar completamente todo el encanto de la calificación (aunque para el mismo steemit.com, el "hermano" de habla inglesa ", La actividad es mayor y la dinámica en la calificación es mayor).

Recientemente, comencé a publicar en paralelo la segunda versión de la calificación, para bloggers principiantes. La idea es la misma, con la única diferencia de que los artículos de autores con una alta reputación se descartan, es decir, calificación peculiar de la "caja de arena".

Y esta opción de calificación me gustó, porque con la pequeña escala de la plataforma:

• muestra perfectamente artículos originales de principiantes;
• la restricción de calificación "superior" evita que los autores con un estilo de artículos se estanquen en la calificación;
• todos los principiantes "en ciernes" son visibles, lo cual es una gran ventaja para el desarrollo de la plataforma.

PS

En general, la idea de calificación también es maravillosa, ya que se puede adaptar a muchas áreas y obtener resultados similares, por ejemplo, para resultados de búsqueda o reseñas en la tienda, todo depende de su imaginación.